lucene第一个小程序

本文介绍如何使用Lucene创建文档索引,并演示了索引的添加过程。此外,还探讨了删除索引的方法,但注意到直接通过IndexReader进行删除操作会遇到权限问题。

建立索引

package dsa;

import java.io.File;
import java.io.IOException;

import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
import org.apache.lucene.document.Document;
import org.apache.lucene.document.Field;
import org.apache.lucene.document.Field.Index;
import org.apache.lucene.document.Field.Store;
import org.apache.lucene.index.IndexWriter;
import org.apache.lucene.store.Directory;
import org.apache.lucene.store.FSDirectory;
import org.apache.lucene.util.Version;

public class Test {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        String [] ids={"1","2","3"};
        String [] names={"zhangsan","lisi","wangwu"};
        String [] address={"beijing","shanghai","hebei"};

        Analyzer analyzer=new StandardAnalyzer(Version.LUCENE_20);

        String indexDir ="d://haha";
        File file=new File(indexDir);

        Directory directory=FSDirectory.open(file);

        IndexWriter writer=new IndexWriter(directory, analyzer, true, IndexWriter.MaxFieldLength.LIMITED);

        for (int i = 0; i < ids.length; i++) {

            Document document=new Document();
            document.add(new Field("id", ids[i], Field.Store.YES , Index.ANALYZED));
            document.add(new Field("names", names[i], Field.Store.YES , Index.NO));
            document.add(new Field("address", address[i], Field.Store.YES , Index.ANALYZED));

            writer.addDocument(document);

        }
        writer.optimize();
        writer.close();


    }

}

测试删除某条索引

package dsa;

import java.io.File;
import java.io.IOException;

import org.apache.lucene.index.IndexReader;
import org.apache.lucene.index.Term;
import org.apache.lucene.store.Directory;
import org.apache.lucene.store.FSDirectory;

public class DeleteTest {
    public static void main(String[] args) throws Exception {

        String indexDir ="d://haha";
        Directory directory=FSDirectory.open(new File(indexDir));
        IndexReader reader=IndexReader.open(directory);
        System.out.println(reader.maxDoc());//查看当前document最大序号
        //reader.deleteDocument(0);//根据序号删除   没有删除权限???

        System.out.println(reader.maxDoc());
    //  System.out.println(reader.deleteDocuments(new Term("id", "2")));没有删除权限???
        System.out.println(reader.numDocs());
        reader.close();
        directory.close();

    }
}
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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